Automatische Segmentierung der zerebralen Gefäße aus 3D-TOF-MRA-Bildsequenzen mittels Fuzzy-Methoden

Nils Daniel Forkert; Dennis Säring; Karolin Wenzel; Jens Fiehler; Till Illies; Dietmar Möller; Heinz Handels

doi:10.1007/978-3-540-93860-6_10

Automatische Segmentierung der zerebralen Gefäße aus 3D-TOF-MRA-Bildsequenzen mittels Fuzzy-Methoden

Nils Daniel Forkert, Dennis Säring, Karolin Wenzel, Jens Fiehler, Till Illies, Dietmar Möller, Heinz Handels

Institut für Medizinische Informatik

Abstract

Im Rahmen dieses Beitrages wird eine automatische Methode zur Extraktion des zerebralen Gefäßsystems aus 3D-Time-of-Flight (TOF)-MRA-Bildsequenzen vorgestellt. Hierbei wird zunächst in einem Vorverarbeitungsschritt das Gehirn von den nicht-zerebralen Gewebeklassen befreit. In einem weiteren Schritt wird aus dem TOF-Datensatz ein Vesselness- und Maximum-Parameterbild berechnet. Diese werden dann unter Verwendung eines Fuzzy-Inferenzsystems mit dem TOF-Datensatz kombiniert. In dem daraus resultierenden Datensatz heben sich sowohl kleine als auch pathologisch veränderte Gefäße deutlicher vom restlichen Gewebe ab. Abschließend wird das Gefäßsystem unter Verwendung des Fuzzy-Connectedness-Regionenwachstums extrahiert. Eine erste Evaluation der vorgestellten Methode zeigte, dass sich die Ergebnisse im Bereich des Inter-Observer-Vergleichs befinden.

Originalsprache	Deutsch
Titel	Bildverarbeitung für die Medizin 2009
Seitenumfang	6
Erscheinungsort	Berlin, Heidelberg
Herausgeber (Verlag)	Springer Verlag
Erscheinungsdatum	01.12.2009
Seiten	46-51
ISBN (Print)	978-3-540-93859-0
ISBN (elektronisch)	978-3-540-93860-6
DOIs	https://doi.org/10.1007/978-3-540-93860-6_10
Publikationsstatus	Veröffentlicht - 01.12.2009
Veranstaltung	Workshops Bildverarbeitung fur die Medizin 2009 - Heidelberg, Deutschland Dauer: 22.03.2009 → 25.03.2009 Konferenznummer: 97568

Zugriff auf Dokument

10.1007/978-3-540-93860-6_10

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Zitieren

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Forkert, ND, Säring, D, Wenzel, K, Fiehler, J, Illies, T, Möller, D & Handels, H 2009, Automatische Segmentierung der zerebralen Gefäße aus 3D-TOF-MRA-Bildsequenzen mittels Fuzzy-Methoden. in Bildverarbeitung für die Medizin 2009 . Informatik aktuell, Springer Verlag, Berlin, Heidelberg, S. 46-51, Workshops Bildverarbeitung fur die Medizin 2009 , Heidelberg, Baden-Württemberg, Deutschland, 22.03.09. https://doi.org/10.1007/978-3-540-93860-6_10

Automatische Segmentierung der zerebralen Gefäße aus 3D-TOF-MRA-Bildsequenzen mittels Fuzzy-Methoden. / Forkert, Nils Daniel; Säring, Dennis; Wenzel, Karolin et al.
Bildverarbeitung für die Medizin 2009 . Berlin, Heidelberg: Springer Verlag, 2009. S. 46-51 (Informatik aktuell).

Publikation: Kapitel in Büchern/Berichten/Konferenzbänden › Konferenzbeitrag › Begutachtung

TY - GEN

T1 - Automatische Segmentierung der zerebralen Gefäße aus 3D-TOF-MRA-Bildsequenzen mittels Fuzzy-Methoden

AU - Forkert, Nils Daniel

AU - Säring, Dennis

AU - Wenzel, Karolin

AU - Fiehler, Jens

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AU - Möller, Dietmar

AU - Handels, Heinz

N1 - Conference code: 97568

PY - 2009/12/1

Y1 - 2009/12/1

N2 - Im Rahmen dieses Beitrages wird eine automatische Methode zur Extraktion des zerebralen Gefäßsystems aus 3D-Time-of-Flight (TOF)-MRA-Bildsequenzen vorgestellt. Hierbei wird zunächst in einem Vorverarbeitungsschritt das Gehirn von den nicht-zerebralen Gewebeklassen befreit. In einem weiteren Schritt wird aus dem TOF-Datensatz ein Vesselness- und Maximum-Parameterbild berechnet. Diese werden dann unter Verwendung eines Fuzzy-Inferenzsystems mit dem TOF-Datensatz kombiniert. In dem daraus resultierenden Datensatz heben sich sowohl kleine als auch pathologisch veränderte Gefäße deutlicher vom restlichen Gewebe ab. Abschließend wird das Gefäßsystem unter Verwendung des Fuzzy-Connectedness-Regionenwachstums extrahiert. Eine erste Evaluation der vorgestellten Methode zeigte, dass sich die Ergebnisse im Bereich des Inter-Observer-Vergleichs befinden.

AB - Im Rahmen dieses Beitrages wird eine automatische Methode zur Extraktion des zerebralen Gefäßsystems aus 3D-Time-of-Flight (TOF)-MRA-Bildsequenzen vorgestellt. Hierbei wird zunächst in einem Vorverarbeitungsschritt das Gehirn von den nicht-zerebralen Gewebeklassen befreit. In einem weiteren Schritt wird aus dem TOF-Datensatz ein Vesselness- und Maximum-Parameterbild berechnet. Diese werden dann unter Verwendung eines Fuzzy-Inferenzsystems mit dem TOF-Datensatz kombiniert. In dem daraus resultierenden Datensatz heben sich sowohl kleine als auch pathologisch veränderte Gefäße deutlicher vom restlichen Gewebe ab. Abschließend wird das Gefäßsystem unter Verwendung des Fuzzy-Connectedness-Regionenwachstums extrahiert. Eine erste Evaluation der vorgestellten Methode zeigte, dass sich die Ergebnisse im Bereich des Inter-Observer-Vergleichs befinden.

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DO - 10.1007/978-3-540-93860-6_10

M3 - Konferenzbeitrag

SN - 978-3-540-93859-0

T3 - Informatik aktuell

SP - 46

EP - 51

BT - Bildverarbeitung für die Medizin 2009

PB - Springer Verlag

CY - Berlin, Heidelberg

T2 - Workshops Bildverarbeitung fur die Medizin 2009

Y2 - 22 March 2009 through 25 March 2009

ER -